【KOLPING】戶外樂活兩層式超保暖防水羽絨外套-女(紫)



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  • 鋁點纖維熱能反射網
  • 羽絨70%羽毛30%兩層式設計
  • 拼布手臂和袋口加強防水耐磨設計
  • 獨特胸前口袋防水拉鍊
  • 袖口、下擺節繩和可拆式連帽設計

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    ◆ 商品品牌:【 KOLPING 】



    ◆ 產品編號:KKO8070W PUR



    ◆ 產  地:中國



    ◆ 商品材質:100%聚酯纖維

    ◆ 尺  寸:M/L/XL/2XL



    ◆ 顏  色:紫



    請單獨洗滌衣物,勿混色浸泡衣物,深淺色服飾請分開洗滌。使用中性洗衣劑,不含漂白水、柔軟劑、冷洗精等成份,若以洗衣機清洗,需將拉鍊拉起、鈕釦扣好、魔鬼氈黏好,再放入洗衣袋,以弱速短程洗滌,脫水後於陰涼處吊掛晾乾,請勿太陽直接曝曬。

    *兩件式的外套,請分別取下,分開單獨洗滌。

    *如欲獲得最佳清洗效果,可把衣物反轉及獨立清洗。

    *羽絨衣清洗後應確實晾乾,以保持羽絨最佳狀態。

    提醒您,不當的洗滌方式,可能會造成衣服的損壞。

    【詳細洗滌方式煩請參閱每件商品洗滌標之洗滌說明】



    *申請退換貨服務時,請保持原包裝之完整性(外盒及包裝、吊牌請勿損毀,勿將退貨單直接貼在原包裝上、若有贈品請一併寄回)

    *申請退換貨服務時,請將商品回復原本包裝,勿將膠帶、膠水直接黏貼於包裝上方

    *如有任何疑問,歡迎致電吊牌上客服專線,我們將盡速為您處理








    【KOLPING】戶外樂活兩層式超保暖防水羽絨外套-女(紫)

     


    韓國KOLPING羽絨外套使用高品質純白羽絨,表布超潑水、防風的功能,以幫助我們克服陰晴不定的氣候。除了高規格的機能外,還結合了跳色拼接的時尚感。因此受到了許多韓國藝人以及時下年輕人的愛用。


    不論是戶外休閒運動,露營,路跑,單車,韓國KOLPING都是您最佳的選擇。



    韓國KOLPING運用獨家專利研發的最新防水透氣高科技機能材質,能在活動當中保持您身體的最佳狀態,並將流行與機能緊密的結合,設計成為適合每個人的的最佳產品。成為您在活動時的最佳防護。
    韓國KOLPING機能外套具備防水、透氣、防風的功能,以幫助我們克服陰晴不定的氣候。除了高規格的機能外,還結合了跳色拼接的時尚感。因此受到了許多韓國藝人以及時下年輕人的愛用。不論是戶外休閒運動,露營,路跑,單車,韓國KOLPING都是您最佳的選擇。


     


    羽絨+防潑水布材:


    羽絨衣的表布一定要能防水,因為當羽絨衣遇水濕透時,會此羽絨縮起來,保暖度會大打折扣,尤其像台灣如此潮濕的氣候,表布的機能是絕對不能少的。


     


     







    ◆源自韓國的緻藝工藝及品管保證。


     


    ◆國際級戶外用品品牌、超潑水防風科技材質。


     


    ◆高級純白羽絨。


     


    ◆時尚拼接跳色設計。


     


    ◆時尚韓星愛用品牌。


     


    ◆極限運動玩家愛運品牌。


     


    ◆韓國巨星宋承憲愛用品牌。


     


    ◆立體剪裁符合人體曲線。


     


    ◆韓國第一戶外運動用品品牌。




    (中央社舊金山30日綜合外電報導)繼全球電動車龍頭特斯拉執行長馬斯克警告人工智慧恐失控後,全球軟體巨擘微軟前執行長比爾蓋茲也加入科技人示警行列,關切人工智慧的未來,憂心人工智慧可能失控。
    根據CNBC,微軟(Microsoft)共同創辦人蓋茲近來上社群網站Reddit「有問必答」(Ask Me Anything),接受網友「拷問」。在被問到機器對人類是否會構成威脅時,蓋茲答稱,人類應該留意人工智慧可能變得過於強大而失控。
    蓋茲說:「剛開始機器可以幫我們做很多事,而不具有超級智慧。假如我們控制得當,這應該是好事。」
    「但經過數十年發展後,人工智慧恐怕會強大到足以成為隱憂。我認同(特斯拉執行長)馬斯克(ElonMusk)和其他一些人在這方面的看法。我不明白,為何有些人不關心。」
    華盛頓郵報(Washington Post)報導,特斯拉(Tesla)執行長馬斯克去年10月在麻省理工學院發表演說時,警告科技界對於開發人工智慧要「非常小心」。
    馬斯克警告,人類過於依賴人工智慧,恐衍生意想不到的後果;他甚至將這種情況和恐怖片相提並論。
    寇納哈德(Juan Paulino Cornejod)在Design &Trend網站撰文表示,英國牛津大學學者也曾針對機器智慧發表類似的看法。
    牛津大學學者在部落格中寫道:「一旦機器出錯,可能會離譜得多,後果比較難以預測。簡單的演算法應該是極可預測,但在『不尋常情況』下,可能做出怪異的決定。」(譯者:中央社劉淑琴)1040130
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